この度本書を購入し参考にさせていただき画像解析を行っております。そのうえで、統計モデル作成の段階で質問があります。normalisationでANCOVAを指定する方法をお示しされていると思います。normalizationでnoneを選択することでもTBVの影響を取り除くことができるのではないかと考えています。実際のデータでこの2つの方法を比較すると若干ですが結果が変わってしまいます。残念ながら、私がmodulationと体積情報をどの段階でどのように取り扱われているのかということをきちんと理解できていないことが原因だと考えております。このあたりのことについてご指導いただければ幸いです。ちなみにSPM12でVBM8を使用しております。17:27竹内先生ご質問に関して、まず、以下を再確認させてください。calculation:これは、全体量の計算をどうするのかという設定です。TBVとするのは、SPMに計算させるのではなく、自分で指定しているということになります。ここはTBVが常に最善というわけではありません。最近、私はICVを使うことが多いです。calculationで設定した値を用いてどのようにデータの正規化をするかを設定します。onlyをお使いでしょうか。calculationはomitでかまいません。modulationで、SPMと同様のmodulationを選ぶならば、TBVを指定する方法でかまいません。SPMの従来のmodulationでのamountは脳の容積をそのままに保ちます。この場合、海馬の容積は全脳の大きさに影響されますので、全脳で補正する必要があります。onlyでのmodulationによって作成されたamountの場合、全脳補正がすでに考慮されています。したがって、この場合、全脳補正は必要ありません。onlyはデフォルトではなくなっています。ご存知かもしれませんが、一応ご参考まで。16:07根本先生モデル作成のところにばかり気を取られて、肝心の前処理をどうしたかというところに気が回らず混乱していました。本書ではSPM12のmodulationで全脳体積補正を行っていないのでモデル作成時に全脳体積補正をするのであればなんらかの形で補正する、その方法の一つとしてTBVの例を挙げられているということですね。VBM8ではmodulationの段階の設定で全脳体積補正をしていればモデル作成時に補正する必要はない、ということですね。CAT12、機会があればチャレンジしようと思います。この度はご指導ありがとうございました。16:15竹内先生まさにその通りです。初めまして、埼玉医科大学の瀬尾です。先生の著書とホームページで日々勉強させていただいています。質問なのですが、VBMにて個人の経時的な変化をとらえる良い方法はないでしょうか。個人の加齢性変化を取り除く手段は先生が翻訳されたVBM8マニュアルを参考にさせて頂いたのですが、個人間のため、統計に乗らないようです。VBM、統計学に対して未熟者で申し訳ないのですが、何らかの方法をご教授していただければと思い質問させていただきました。t-testを行うことで、時系列変化を図示するかと思います。1対多の方法は、下記に記載しています。22:46根本先生さっそくのご返信ありがとうございます。先生の仰るとおり、1個人のデータについての経時的な解析で、正常群との比較で時系列的変化を表すことができるのですが、もう少し直接的に個人間での比較で時系列的変化を表す方法はないでしょうか。それと、時系列的変化を表す時に、データの加齢性の変化を取り除きつつ、加齢性では説明できない萎縮の部位のみを表示する方法はないでしょうか。10:44瀬尾先生N=1という理解でよろしいでしょうか?(1個人のデータが3回あるなど)もし、その場合、統計をかけることは不可能になります。分散が得られないので。subjectという形になります。1個人のデータを直接比較したい場合には、関心領域を決めて、その中の値を直接得て、それがどう変わっていくかを検証することになるかと思います。その場合、加齢性変化の影響を取り除くのは、1個人だけだとすみません、いいアイディアは思いつかないです。Nが多いのであれば、年齢補正は共変量で扱うことで可能ですが。以上、よろしくおねがいします。20:11根本先生ご返信ありがとうございます。subjectという形で行うと思うのですが、その場合のコントラスベクトルはどのようなものにすれば良いか教えていただけないでしょうか。疑似的(1個人のデータを4倍にしてNを4にして統計にかけられるようにしてみました。designで1群(Nは4で各個人に5時点のデータです。)の縦断的な統計解析を行ったのですが、有意な部位が全体に広がってしまい、全体量の正規化を行っていないためと考え、全体量の正規化を行ったところ、全体量の正規化を行うまえのコントラストベクトルではエラーになってしまいました。全体量の正規化を行った場合、コントラストベクトルを変えなければ、いけないのでしょうか。そのことについても教えていただけると助かります。すみませんが、宜しくお願い致します。22:32瀬尾先生コントラストベクトルは先生の仮説によります。-1]とするでしょうか。縦断では、全体量の正規化は不要です。factorialについては、以前、下記の記事でまとめていますので、ご参考にしていただけたらと思います。01:46根本先生ご返信ありがとうございます。-1]で行ったところ、統計解析を行ったところ、結果は出たのですが、やはり加齢性変化による部分も含まれてしまったため、年齢補正は共変量を入力することで行いました。contrastとエラーになってしまいました。計画行列に共変量や全体量の補正を入れた場合はコントラストベクトルをどのように変化すればよいかご教授いただけないでしょうか。contrastでは、共変量を入れることはできないです。時系列変化=加齢性変化ですので、加齢の影響を取り除きたいというのは、このモデルでは共変量に入れることではできないと思います。factorialでは共変量を入れることはできない(することが統計モデルに反する)というのが、SPM-MLで何度か話題にのぼっています。scalingを使うことだと思います。normalizationをANCOVAではなくProportionalにするわけです。maskingの値も変わりますので注意してください。23:20根本先生ご返信ありがとうございます。返信が遅くなってしまいまして申し訳ありません。先生にご教授していただいた手段をもとに統計解析を行っていこうと思います。今後とも先生のお力添えいただきますよう、宜しくお願い致します。13:58すみません、返信が遅くなりました。0(年齢)」でよいのでしょうか?その通りです。matrixには入れますが、コントラストを作成するときには、0にします。すると、一般線形モデルに共変量が考慮されますので、その影響を省いたうえでの、関心のある変数に対しての正しい相関を見ることができます。correlationのある領域となってしまうという理解でよろしいでしょうか?理屈では、そう考えることもできますが、実際には、どちらがどの程度影響しているかとかは考えられなくなってしまいますよね。現実的には、そのようなコントラストベクトルは、意味がないということになってしまいます。concentrationとamountconcentrationとamountの違いですが、amountで解析する方が多いです。amountで解析する場合は、必ず、全体量の補正を行う必要があります。(実は、concentrationに関しては、全脳容積の補正がされているような値になります。)また、全体量として、全脳容積(GM+WM)を使うか、頭蓋内容積(GM+WM+ICV)を使うかでも結果は変わってきます。解析されてはいかがでしょうか?もし、そうしていたら、全体量を違う方にしてみるのがひとつかと思います。ちなみに、concentrationで書く人は少ないですが、きちんとrationaleをもっているのであれば、そういう論文もいくつかはあります。以上、よろしくお願いします。質問させて頂いたことがあります関と申します。身近にSPMやVBMに詳しい者がおらず、引き続き先生のご著書を片手に色々な解析に取り組んでおります。本日は相関解析の際の共変量の扱いについて質問させて頂きたくコメントを書かせて頂きました。病気の重症度を表す評価尺度(連続変数)と相関のある領域を調べたいと思っています。regression–Covariatesの中のCavariateを増やして入力すべきなのでしょうか?それともMaskingの直上にありますCovariatesに入力すべきなのでしょうか?前回に引き続き初歩的な質問で誠に申し訳ありません。ご教示頂けますと幸いです。共変量の考え方の原則は、「それによって説明できない」ことを示すことにあります。病気の重症度が年齢と全く関係ないとはっきり言える状態であれば、年齢をいれる必要はないでしょう。病気の重症度が加齢の影響を受けるのだとすれば、加齢の影響を考慮したうえで、重症度と関連のあるところを調べるという点で、年齢を共変量にいれることになります。SPMのどちらにいれるかですが、正直、どちらでも大丈夫です。これは、SPMの古いバージョンとの互換性を保つためとのことであり、どちらでも大丈夫です。GLMでは、どちらも同じように扱われていますので。以上、よろしくお願いします。ご回答、誠にありがとうございます。致しました!いかんせん初学者なもので、また初歩的なところでつまづいてしまうかもしれません。その際はまたどうぞ宜しくお願い致します。ひとつひとつの数値は、それぞれのβの係数になります。正の相関を仮定する場合は、コントラストベクトルは、1となります。負の相関を仮定する場合は、コントラストベクトルは、−1となります。ここまでにしておきます。-10ではなく、-1であるとすると、理解は進みますでしょうか?これでもひっかかることがあるようならば、また連絡いただけたらと思います。10:17中島先生コントラストベクトルは、表現方法が難しいです...。-10が違うということを明確にする必要がありますね。ご質問、どうもありがとうございました。00:29中島先生コントロール群は、同じMRIの機械であることが望ましいです。疾患群とコントロールが違うMRIだと、「MRIの違いのせいでは?」という問題が生じます。COBREデータは、西洋人で、先生のデータはおそらく日本人でしょうから、そこでも、人種差の問題が出ます。その点では、残念ながらCOBREデータを使用することはおすすめできません。以上、よろしくお願いします。1年の山口と申します。現在、根本先生の著書の「すぐできるVBM」を参考にVBM解析を学び始めたところです。研究デザインを検討中の段階でありますが、分からないことが多く、基本的な内容かもしれませんが御教示頂ければ幸いです。今回、急性期の脳梗塞患者における灰白質体積の変化を算出できないかと考えております。先生も御存知の通り、急性期脳梗塞においては梗塞巣周囲の浮腫を考慮しなければならないと考えております。そこで、VBMの中で浮腫を伴っている白質の部分がどのように処理されているか教えて頂けますでしょうか。初歩的な内容で恐縮ですが、宜しくお願い申し上げます。01:26山口さんご質問、ありがとうございます。初歩的な内容どころか、アドバンスドなご質問です。答えることができませんので、数日時間をください。09:53根本先生お忙しい中、返信頂きましてありがとうございます。VBMの学習を進めながら、先生の御回答を心待ちにしております。今後ともよろしくお願い申し上げます。脳梗塞などを起こした際のSegmentationに関しては、そこを除いてSegmentationするという手法が一般的で、脳梗塞部位を扱うことはやはり多くありません。マップの2つの情報をもとにSegmentationを行います。浮腫の信号値は変わるものの事前確率マップがあることで、白質のボリュームが低めに出ることがあるかもしれません。浮腫を起こしていても、Normalizationにより、浮腫の影響が排除される可能性はあると思います。これは、いずれにしても、試してみないとわからないところです。試しに1例、Segmentationして、どうなるか見てみたらどうでしょうか?しっかりした答えができず、恐縮ですが、いろいろ調べてみましたが、このぐらいしか情報がないです。23:31根本先生お忙しい中、いろいろと調べて頂きまして本当にありがとうございます。私としてもsegmentationが適切に行われるかどうかがポイントであると思っておりまして、その点で梗塞領域をいかにするかで悩んでおりました。私が知りたいのは運動野を含む大脳皮質の感覚運動関連領域の灰白質体積です。梗塞部位に関しては、脳卒中に関するVBMの報告は少ないので、他の画像を元にした研究を参考にして、「放線冠(側脳室体部が最大径となるスライスレベルに梗塞巣が存在し、画像上白質に限局した)梗塞」はどうかと考えています。根本先生の仰る梗塞部位より近いか遠いかでは、遠いということになると思われますがどうなのでしょうか。その違いによって、segmentationに大きく影響するのでしょうか。現在の段階では、すぐに脳梗塞患者のMRI画像を処理することができませんので、可能となり次第、一度segmentationをしてみたいと思います。日々御多忙のなかで、丁寧に説明していただき大変恐縮です。引き続き、御指導の程よろしくお願い致します。12:48山口さん白質に限局した梗塞を考えていらっしゃるのですね。それならば、かなりいけると思います。白質の梗塞部位については、マスクして値を0にするという方法をとります。(ここが工夫が必要なところなので、それはまた相談してください)そのうえで、DARTELをしていけば問題なく前処理ができるかと思います。一度、試してみて、また相談していただけたらと思います。い御意見をありがとうございます。おかげさまでこれまでの自分の計画がかなり現実的になってきた気がします。今後、取り組む中で問題も出てくると思いますので、引き続き相談させて頂きたいと思います。神奈川県立こども医療センター放射線科の大和田と申します。VBMに関しては初学者であり、先生の御高著を拝読しながら、VBMに奮闘しております。自力では解決に至らず、もしかしたら非常に基本的なところでの問題かもしれませんが、どうかご教授願いたく、ご質問させていただきたいと思います。現在満期相応の新生児の脳画像VBMを試みております。行列は、特異行列か特異行列に近い行列です。結果は不正確になる可能性があります。・・・」となり、処理を行うことができません。デフォルトのTPMをつかえば、不正確ながらもsegmentationの処理を完了することができます。入手したTPMのフォーマットや設定が異なることによる演算過程のエラーだと推測はするのですが、それを修正する方法はございますでしょうか。MATLABに精通しているわけでもなく、細かい内部の計算を検証するには力が及びませんが、解決法がございましたらどうかご教授くださいますようお願い申し上げます。うまく情報を伝えきっていないかもしませんが、追加で詳細なエラー情報や状況などについて、お伝えすべき部分がございましたら教えていただけたら幸いです。CSFなど...)MRIcronでTPMを開こうとすると、どんなメッセージが開かれるか教えていただけますか?そこに何かわかるきっかけがあるかと思います。ご返事くださり、大変感謝申し上げます。template_T2の9種類です。デフォルトのTPMとはおそらくデータ構造が異なり、デフォルトでは各構造ごとにseries1-6(というのでしょうか?)が割り当てられたファイルでしたが、入手したTPMは各構造でファイルがまとめられ、そのうえで新生児の週数(28-44週)ごとにseries1-17が割り当てられています。TPMを指定するときには、各構造のファイルを指定した上で、満期相応のseries番号(つまり40週=series13)を指定していました。[1..17]」と表示され、series番号を指定するとそれに対応した週数の新生児脳画像TPMが表示されます。表示された画像そのものには問題がないように思われます。お忙しいところ恐縮です。14:38大和田先生よくわかりました。airから構成されています。この場合、SPM12のSegmentationを使うことはできません。segmentationを使うとできるかと思います。先生ご教示くださり、どうもありがとうございます。segmentへアクセスでき、手持ちのTPMを選択したところ、segmentationに成功いたしました!!!!デフォルトでsegmentationの構造を指定されていたことを理解していなかったことが大きな間違いだったのですね・・。行き詰っていたところを今日中に教えていただいたことで解決できるとは思いませんで、心より感謝申し上げます。恐縮ですが、追加でもう一つご質問させていただいてもよろしいでしょうか。matterやcerebellumもできると思っていたのですが、それを行うには何か特殊な設定が必要なのでしょうか。次回作業を進めるのは少し先になってしまいますので、お答えいただけたとしても検証が少し遅くなってしまうかもしれませんが、どうかまたご教示くださいますようお願い申し上げます。新参者で厚かましいかもしれませんが、どうか今後も何度かご質問させていただくことをお許しいただけましたら大変ありがたく存じます。本当にありがとうございました。無事にできたようで何よりです。追加の質問に対しての答えですが、現在、SPMで、部分的なSegmentationは基本的にはできないと思います。脳幹などはできないです。成人でも脳幹は一部がGM,一部がWMに分離されます。そのためには、ほかのソフトを使う必要があると思います。以上、よろしくお願いします。先生どうもありがとうございます。おかげさまで、無理な探索をせずに済み、感謝申し上げます。SPMで試行錯誤しながら、もう少し先行研究を検討して探索してゆきたいと思います。今後ともよろしくお願いいたします。返信が遅くなってすみません。先生からみて、Segmentation画像(c1画像)は正しく、segmentationされていますでしょうか?脳卒中があるような場合、Segmentationがうまくいかないことがあることはよく知られています。Segmentationがうまくいったかどうかを確認することが大事です。その結果を教えていただけたらと思います。急性期による浮腫などの影響は十分に受けると思われます。非損傷側の値がずいぶん小さそうなのが気になりますが...。複数例を処理してみて、その結果を見るのが一番ではないでしょうか。以上、よろしくお願いします。清貴先生お忙しい中、誠にありがとうございます。突拍子も無い、質問を致し、大変申し訳ありません。私も非損傷側の値が非常に気になっております。複数例、処理を行いながら検討していきたいと思います。この度は誠にありがとうございました。私も先生の本を読みながら、大学院の論文を作成している最中のものです。自分なりに調べてみたのですが、わからないことがあり、質問させいただきたい次第です。1多重回帰分析を行う際、covariateに、私は関心因子と、それ以外の調節したい年齢、性別の3つをいれて解析を行っています。その3因子の中で、関心因子と年齢は強い相関があります。関心因子と性別は相関がありません。その場合、3因子から年齢を除いた関心因子と性別の2つをcovariateにいれればよいのでしょうか。FDRpもFDRcもinfとなっていて、数字が出てきません。どのような意味なのでしょうか。0.001でも論文になっていますが、調べると割とすぐに、corrected以外の論文は、ほとんど意味がない、などと出てきます。0.001でも結果が興味深ければ、論文化しても通るものなのでしょうか。教えていただければ幸いです。お忙しいところすみません。私の考えでは、以下のようになります。年齢と関心因子が強い相関を示すならば、おっしゃるように、2つをcovariateにいれられたらいいと思います。論文には、年齢と強く相関したいので...と書く必要があります。年齢と相関しているならば、「それは、年齢で説明できるということではないの?」というツッコミも来てしまいそうです。従って、それに対しては自分なりの説明ができるようにすることが大事かと思います。FDRでInfになってしまう場合というのは、FDRで有意になる領域がないということになります。0.001では、論文としてアクセプトされない傾向にあります。事前に仮説がしっかりある場合、その領域に絞って統計を行うことにより多重比較補正の結果が有意になることがあります。00:26重ね重ねありがとうございます。17:36根本先生いつも書籍を参考にさせて頂いてます。京都大学の米田と申します。F検定について質問させてください。要因の分散分析」の項目ではPlot機能について紹介されています。data」を読むとeye(4)でも良いように思いました。「-1/4」があることで、一体どのような意味・違いがあるのでしょうか?ご教授よろしくお願いします。22:56米田先生ご質問、ありがとうございます。eye(4)-1/4と、eye(4)で行ったプロットの違いを実際に見てみました。eye(4)-1/4のコントラストで行ったプロットの結果はこちらになります。eye(4)のコントラストで行ったプロットの結果はこちらになります。eye(n)-1/nは、VBMツールボックスのマニュアルにあった記載からもってきました。説明は下記にもあります。http://dbm.neuro.uni-jena.de/vbm/contrasts/どちらを採用するかは、自分で決められたらいいと思います。eye(n)-1/nの意味については、以下のようにとらえたらよいのではないかと思います。ー(B群、C群、D群の平均)=0となります。これを満たすように重み付け係数x,yを考えると、xA-y/3(B+C+D)=0と表現することができます。x-y/3=0をみたす解は、3x-y=03x=yとなりますので、x:y=1:3になるものであれば何でも大丈夫です。これが第2行〜第4行まで同じことが言えます。これを行列で表現しようとすると、シンプルな方法として、単位行列を利用するとなり、その結果、eye(4)-1/4となるわけです。解説ありがとうございます。15:28はい、それで大丈夫かと思います。VBMの場合、横断研究の場合、「baselineからの変化」が意味がないことがありますので、その場合は、eye(n)-1/nがよいかと思います。以上、よろしくお願いします。勤務しております関と申します。先生のご著書「すぐできるVBM」を片手に初めてのVBMに挑んでおります。このような専門家の先生が集まるwebsiteにて私のような初学者が質問をしてしまってよいものか迷いましたが、勇気を出して質問を投稿させていただくことに致しました。7.8.0(R2009a)、SPM8を用いてVBMに挑んでおります。・分割化について先生のご著書によりますとTissuesのNum.GaussiansはTPM.nii,1とTPM.nii,2に関しましては1でよいとのことですが、VBMチュートリアル日本語版では同箇所がいずれも2になっております。Segmentationの二つがあるのですがどちらが優れているなどの優劣はございますでしょうか?・白質部分についてご著書の中では灰白質の比較を行っておりますが、同データを用いて白質の比較をしたいと思った場合はどのステップを変更すればよろしいのでしょうか?DARTEL(テンプレートがないパターンでトライしております)のステップでしょうか?それともMNI空間への標準化のステップでしょうか?このような初歩的な質問で誠に恐縮ではございますが、お時間がございます時にご助言頂けましたら幸いに存じます。23:20関先生ご質問ありがとうございます。このページは、あらゆる方が質問されているので、お気軽に質問していただけたらと思います。以下、私の意見を述べさせていただきます。Gaussiansは「組織分布をあらわす正規分布の数」です。Gaussiansが2だとすると、灰白質の分布を2つの正規分布曲線であらわそうとするわけです。Segmentでは、このデフォルトが2となっており、SPM12のSegmentでは、このデフォルトが1となっています。この値をひとつずつ変えた検討はしたことがないのですが、SPMの開発者がいろいろ調整してたどり着いている値なので、ここに関してはデフォルトのままで大丈夫かと思います。Segmentでは2、SPM12では1で大丈夫ということです。どちらに優劣というのはないと考えます。Segmentation→SPM12のSegmentationの順に開発が進んでいます。その外の空気の3つを加えて6つになっているということです。これはさらにSPM12に受け継がれています。segmentationよりSPM12のSegmentationの方が精度が高くなっている」と述べています。これからSegmentationを行うのでしたら、私はSPM12を用いることをおすすめします。Templates)までは灰白質と同様の手順で行ってください。fieldは灰白質にも白質にも用いることができます。変更する必要があるのは、MNI空間への標準化です。fieldを、そしてImagesのところに、白質画像(c2)を指定してください。rc2でなく、c2画像を指定します。amountとしてください。これで、白質をDARTELを使って標準化することができます。以上、試してみてください。お忙しい中、早速のお返事誠にありがとうございます。私のような者にもとても分かりやすくご説明して頂き、頭の中のもやもやがすごくすっきり致しました。spaceを行う際は先生が著書の中でも強調されていましたように、rcではなくcを選ぶように気をつけたいと思います。Subjectsの中のImagesをDARTELを行った時のように2つにしてそれぞれ灰白質(c1)、白質(c2)を指定しまってもよろしいのでしょうか?度々のご質問で誠に申し訳ございません。13:04関先生おっしゃるとおりです。灰白質と白質を指定していただければ、同時に標準化できます。投稿、誠に申し訳ございません。一点とても基本的なことでお聞きし忘れてしまっていることがございました。ご著書の第5章では142例のデータが健常群と統合失調症群に分けられております。それまでの章では142例が一塊で扱われております。前処理の段階では全体が何群に分けられる集団だとしても「各群それぞれ別個」にDARTEL、MNI空間への標準化を行うのではなくまとめて行い、出来上がってきたsmwファイルを各群に分けて統計解析に回すと考えてよろしいのでしょうか。先生のご親切に甘え、矢継ぎ早に大変初歩的な質問をしてしまい申し訳ございません。13:12関先生DARTELのテンプレートを作る目的は、「自分の研究の対象者にもっとも適したテンプレートを作成する」ことにあります。このため、テンプレート作成時は、対象となる画像を【すべて】いれることになります。標準化された画像が微妙に変わってきて、その結果、系統的な差異がうまれてくることになります。統計解析は、各群にわけてやるようにしてください。質問にも関わらず、大変丁寧にお返事頂きまして誠にありがとうございます。頭の中にうずまいておりましたモヤモヤがすっきり致しました。これでまた画像解析の大海原に漕ぎ出していけそうです。この度は誠にありがとうございました。VBM法を用いて脳梁に関する卒論を書いております。高著を拝読して、現在手持ちのデータでDARTELを終えたところです。経験が浅く理解が及ばない部分も多い為、アドバイスを頂きたく投稿致しました。脳領域の一部(例えば、脳梁の中のmidbody部)を抽出し、体積を比較することはVBMで可能でしょうか。ご多忙の中誠に恐縮ですが、ご教示頂きますようお願い申し上げます。19:12唐さんはい、可能です。そのために、まず、標準脳空間での、脳梁のMidbody部の関心領域を作成する必要があります。0]にする必要があります。すると、mwrc1*.niiという画像ができると思います。これを入力画像に使います。具体的な方法は、http://www.nemotos.net/?p=200に書いてあります。19:22ご多忙の中質問にお答え頂き、誠にありがとうございます。ご提示頂いた方法を試してみたいと思います。結果につきましては後ほどご報告させて頂きます。以前アドバイスを頂きました唐を申します。おかげさまで無事に卒論が完成致しました、心より御礼申し上げます。ありがとうございました。22:25唐さん無事に卒論ができたとご報告いただき、ありがとうございます。お役にたてたようでよかったです。17:41中島先生この前のエラーから想定したように、日本語名や空白の問題だったのですね。私にとってもいい勉強になりました。今後も何かありましたらご質問いただけたらと思います。中島です使用しているパソコンではバックアップソフトは動いていませんでしたご多忙な中,何度も申し訳ありません。09:16中島先生そうでしたか...。何が原因か、もう少しつきつめる必要がありますね。MRIを1例だけでもデータのやりとりを行うことは可能でしょうか?NIfTI画像がひとつだけあればいいのですが...。21:03中島先生もうひとつの方法を思いつきました。以下を試していただけますでしょうか。AC-PCの設定はしておいてください。Resliceを選択してください。Coregisterのプルダウンメニューの上から2つ目になります。Editorが起動します。Spaceに、SPM12のtpmフォルダにあるTPM.niiを選択してください。Resliceに、先生の手持ちのデータを指定してください。その他のパラメーターはデフォルトのままで大丈夫です。これで実行していただくと、ファイル名の最初にrがついたファイルができます。1.5となっています。小脳から下が切れていると思います。このデータを用いてSegmentationを試していただけますか。Memory問題が出ないようであれば、やはり、入力画像が大きすぎたということになります。その場合、解決方法は、以前にも申したように、64bitマシンで、メモリをできるだけ多く(最低8GB以上)積むということになります。これを試してみて結果を教えていただけますか。中島ですお忙しい中、アドバイスを頂き、誠にありがとうございます。現在、恥かしながら体調不良で研究室に行くことが出来ていません。来週、ご提示して頂いた方法を試したいと思います。ご多忙な中、誠にありがとうございました。21:43中島先生どうぞお大事にされてください。試してから結果を教えていただけたらと思います。幅広いところに影響が出ているエラーですね。ひとつひとつ確認させてください。できるVBMについているサンプルデータでは、問題なく処理できるわけですね?念の為にもう一度試していただけますか?Segmentationだけでなく、今やってもらっているCoregisterも試してみてください。これが問題なくできるようであれば、SPMのせいではないということになります。ファイルが保存されているパスに、日本語名や空白は入っていないでしょうか?よろしければ、画像ファイルが置いてある絶対パス(C:\img_data\...のようなものです)をお示しいただけますか?以上、2点について教えていただけたらと思います。12:35中島先生やはりそうですか。画像が大きすぎるために、メモリが不足してしまうことによります。なると、方法は2つです。パソコンのメモリを増やす64bitのWindowsのメモリを8GB以上にしていただくと、エラーを起こす可能性がぐっと減ります。0.5mm程度と推測します。VBMはボクセルサイズは1mm程度で十分です。このために、画像のサイズを小さくすることを検討してみてもいいと思います。これはメモリを追加購入しなくていい解決方法です。下記のリンクを右クリックして、resize_img.mをSPMのフォルダに保存してください。http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/G.Ridgway/vbm/resize_img.mそして、Matlabからresize_imgとタイプします。すると、画像を選択するウィンドウが出ますので、ためしにひとつ選んでください。1mmにするという意味です。いうようになっているはずです)で結構です。(今、SPMが近くにない環境でこの返信を書いていますので、記憶によって書いていますので、多少違うかもしれません)そうすると、選択した画像に接頭辞にrがついた画像ができるはずです。これはボクセルサイズが1x1x1で、ファイルサイズが30MB程度になっているかと思います。これをSegmentationにかけてみてエラーが出るかどうかご確認いただけますでしょうか。出ないようならば、画像全例に対してresize_imgでサイズを落として、前処理を行っていただけたらと思います。これを試した結果を教えていただけたらと思います。私もSPM12でresize_img.mを試してみました。その結果、エラーが出ずに、問題なく処理出来ました。mat2fileで調べてみたところ、下記のページに行き当たりました。analysis.と書いてあります。何かバックアップソフトが動いていませんでしょうか?また、次のようなページも見つけました。23:36ご質問、ありがとうございます。具体的にはどのようなエラーが出ますか?Matlabのウィンドウに、エラーメッセージが出力されますので、それをそのままコピペで貼りつけていただけますか?これで原因がつかめると思います。zerosメモリが足りません。22:28中島先生エラーを見たら、可能性がいくつか見えてきました。SPM12は正式版が公開されました。メモリーが足りないというエラーは、Windowsの32ビット版でよくみられる症状です。MatlabはStudentバージョンなどをお使いでしょうか?MatlabのStudentバージョンは32bit版なので、もし、その場合、また方法を考える必要がありそうです。以上、上記3つに関してご確認いただけますか。23:22中島先生64bitのWindowsでも同様のエラーが出たのですね。SPM12の正式版にすることで、問題が解決できる可能性もありますが、もうひとつ、可能性として、先生が解析するデータが大きすぎる可能性があります。18:39根本先生いつもお世話になっております。先日UCLのSPMセミナーに参加してまいりました。今年度は正式版SPM12を用いての講義となりました。mappingが実装されたようで、内部の人は気に行っていました。結果左下ウインドウのAtlasで、好きなAtlasを選択し、右下ウインドウのXYZ軸数値を右クリックすると、その部位における対応脳部位の確率分布が表示されるようです。https://drive.google.com/file/d/0B4HajTRaq0hSV3pPSjhIOXpHRGM/view?usp=sharing先生の御本では紹介されておらず、正式版になって掲載されたのではないかと思いましたので、ご連絡いたしました。今後ともどうぞよろしくお願いいたします。結果から使えるようになっているのはとても便利ですね。試してみて、ブログにも反映させていただきます。今後ともよろしくお願いいたします。札幌医科大学の篠崎です。VBMにて、2群間に差のある領域が出たのですが、この領域の体積を個人ごとに出す方法がありましたらお教えいただきたく、お願い致します。先生は、共変量などを考慮した値を出力したいですか、それとも、純粋に体積を求めたいですか?それによって方法が変わりますので、どちらを知りたいか、あるいはどちらも知りたいか、教えていただけたらと思います。